HUSM - AI & Quantum Imaging Lab -
浜松医科大学 光医学総合研究所 光量子技術開発部門 AI量子イメージング分野
Regulating Artificial Intelligence as a Medical Device (AIaMD) in Africa: The Role of Regulatory Sandboxes in Bridging Current GAPS ｜ KG Mugalula, Advances in Public Health, 2026 ｜ 人工知能 (AI) によって推進される医療機器の技術的進歩は、大きな機会と同時に規制上の課題も提示する。 本論文は、アフリカにおける医療機器としてのAI (AIaMD) の規制に関する課題を考察し、既存の規制ギャップを埋める上での規制サンドボックスの役割を強調する。
Machine Learning Enables Rapid Prediction of Acid‐Reducing Agent Drug Interactions: A Streamlined Complement to PBPK Modeling ｜ Y Qin et al., CPT: Pharmacometrics & Systems Pharmacology, 2026 ｜ 本研究は、pH依存性薬物相互作用 (DDI) のリスクを早期評価するために、機械学習モデルを開発した。
Progress in pharmacovigilance research based on artificial intelligence and real-world data: a structured narrative review ｜ X Sun et al., Journal of Translational Medicine, 2026 ｜ 人工知能 (AI) とリアルワールドデータ (RWD) は、ファーマコビジランスにおけるシグナル検出、リスク予測、およびトランスレーショナルリサーチを強化する新たな機会を提供する。 本研究は、臨床ファーマコビジランスにおけるAIまたは機械学習とリアルワールドデータに関する英語論文の構造化物語レビューを実施した。
Knowledge and perceptions of artificial intelligence in medical writing among medical and health sciences students: a comparative study of Saudi and Non-Saudi … ｜ F Bibi et al., biomedical research, 2024 ｜ 本研究は、サウジアラビア人および非サウジアラビア人医学生・健康科学学生における医学執筆におけるAIの知識と認識を比較することを目的としている。 2024年5月から7月に実施された横断比較研究である。
Integrating Reinforcement Learning With Explainable Artificial Intelligence for Real‐Time Clinical Decision Support in Dynamic Healthcare Environments ｜ JF Disha et al., Advanced Intelligent Systems, 2026 ｜ 臨床ワークフローのAIへの移行は、医療における変革の機会であり、過去10年間で機械学習の応用によりヘルスケア分野が改善されている。 本研究は、動的なヘルスケア環境におけるリアルタイム臨床意思決定支援のために、強化学習 (RL) と説明可能な人工知能 (XAI) を統合するフレームワークを提案する。
A comprehensive review of benchmark datasets for deep learning-based medical image segmentation ｜ A Wang et al., Artificial Intelligence Review, 2026 ｜ 深層学習を用いた医用画像セグメンテーションは急速に進展しており、ベンチマークデータセットの評価が重要な研究課題となっている。 本レビューは、医用画像セグメンテーションのためのベンチマークデータセットに関する体系的な要約と徹底的な分析の不足に対処することを目的としている。
Generative and Foundation-Based Artificial Intelligence in Medical Imaging: A Bibliometric Analysis of Global and United Kingdom Research, 2017-2025 ｜ J Naidu et al., Cureus, 2026 ｜ 機械学習と深層学習の進歩により、AIの能力が大幅に向上し、大規模データセットからの学習を可能にしている。 医療分野において、AIと診断評価に関する研究活動が急速に拡大している。
English original title ｜ G SINGH et al., unknown, 2026 ｜ 医学生のヘルスケアにおける人工知能（AI）に関する知識、態度、実践について調査しています。 現在の能力ベース医学教育（CBME）フレームワークには、AIリテラシー、機械学習の概念、およびその臨床応用に関する体系的なトレーニングが不足しています。
English original title ｜ S Özçiftçi et al., unknown, 2026 ｜ 医療応用における人工知能（AI）システムの利用増加に伴い、医学教育もこれに適応する必要があります。 医学生のAIに対する理解、応用スキル、倫理的意識、およびAIの役割に関する将来の見通しを評価しています。
English original title ｜ NN Quang et al., Tạp chí Tim mạch học Việt Nam, 2026 ｜ 本論文は、ベッドサイドでの人工知能（AI）応用、特に臨床におけるAIの動向を議論しています。 AIは臨床リスクスコアとは独立して心血管イベントを予測し、約30%の患者を再分類できる可能性が示されています。